id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1,957 | 2026-02-23T11:20:54.270000Z | 2026-02-23T17:58:29.226000Z | Lec. | В работе используется метод решения систем линейных уравнений Гаусса-Зейделя (Gauss-Seidel multigrid equation solver) [19]; | В работе используется метод Гаусса-Зейделя для решения систем линейных уравнений [19]. | false | true | true |
1,956 | 2026-02-23T11:20:52.507000Z | 2026-02-23T16:03:54.769000Z | Lec. | Поля концептуально представлены как 4-мерные массивы | Поля концептуально представляются как 4-мерные массивы. | false | true | true |
1,955 | 2026-02-23T11:20:50.134000Z | 2026-02-23T17:39:54.222000Z | Lec. | Приложение разбивает поля на квадратные подполя, чтобы улучшить соотношение скорости взаимосвязи к скорости вычислений | Приложение разбивает поля на квадратные подполя, чтобы улучшить соотношение скорости взаимосвязи к скорости вычислений. | false | true | true |
1,954 | 2026-02-23T11:20:48.186000Z | 2026-02-23T11:20:48.186000Z | Lec. | Ocean: изучает крупномасштабные движения океана на основе вихревых и граничных течений | false | true | false | |
1,953 | 2026-02-23T11:20:46.234000Z | 2026-02-23T16:52:05.831000Z | Lec. | FMM (Fast Multipole Method): как и Barnes моделирует систему тел на нескольких временных шагах, но проводит моделирование в двух измерениях, используя другой метод: адаптивный FMM [18]; | FMM (Fast Multipole Methods): как и Barnes моделирует систему тел на нескольких временных шагах, но проводит моделирование в двух измерениях, используя другой метод: адаптивный FMM [18]; | false | true | true |
1,952 | 2026-02-23T11:20:44.124000Z | 2026-02-23T11:20:44.124000Z | Lec. | Barnes: моделирование взаимодействия системы тел (например, галактик или частиц) в трех измерениях в течение ряда временных шагов, используя иерархический метод -тел Barnes‑Hut [18]; | false | true | false | |
1,951 | 2026-02-23T11:20:42.108000Z | 2026-02-23T11:20:42.108000Z | Lec. | Набор приложений состоит из: | false | false | false | |
1,950 | 2026-02-23T11:20:40.431000Z | 2026-02-23T11:20:40.431000Z | Lec. | Задействуются перестановки (permutations), которые, как и в случае с FFT требуют коммуникации «все ко всем» | true | true | false | |
1,949 | 2026-02-23T11:20:38.354000Z | 2026-02-23T17:12:48.801000Z | Lec. | Radix: ядро сортировки по целочисленному основанию | Радикс: ядро сортировки по целочисленному основанию. | false | true | true |
1,948 | 2026-02-23T11:20:36.424000Z | 2026-02-23T11:20:36.424000Z | Lec. | В процессе работы матрица A размером [n×n] трансформируется в [N×N] массив из [B×B] блоков (n = NB) для применения временной локальности на элементах подматрицы [17]; | false | true | false | |
1,947 | 2026-02-23T11:20:34.323000Z | 2026-02-23T11:20:34.323000Z | Lec. | LU (lower-upper): выполняет LU-разложение | false | false | false | |
1,946 | 2026-02-23T11:20:32.152000Z | 2026-02-23T13:48:27.085000Z | Lec. | Процесс состоит из 3 шагов транспонирования матриц, для чего требуется коммуникация «все ко всем»; | Процесс состоит из 3 шагов транспонирования матриц, для чего требуется коммуникативная операция «все ко всем»; | false | true | true |
1,945 | 2026-02-23T11:20:30.135000Z | 2026-02-23T17:31:13.920000Z | Lec. | FFT (Fast Fourier Transform): представляет собой сложную одномерную версию 6-ступенчатого алгоритма FFT с основанием , которая оптимизирована для минимизации межпроцессорного взаимодействия [16] | FFT (Fast Fourier Transform) представляет собой сложную одномерную версию 6-ступенчатого алгоритма FFT с основанием , которая оптимизирована для минимизации межпроцессорного взаимодействия [16]. | false | true | true |
1,944 | 2026-02-23T11:20:28.158000Z | 2026-02-23T13:46:51.947000Z | Lec. | Cholesky: данное ядро выполняет разложение Холецкого для матриц [15]; | Cholesky: данное ядро выполняет разложение Холецкого для матриц.[15] | false | true | true |
1,943 | 2026-02-23T11:20:25.995000Z | 2026-02-23T11:20:25.995000Z | Lec. | Моделируемые ядра в SPLASH-2: | false | true | false | |
1,942 | 2026-02-23T11:20:24.339000Z | 2026-02-23T11:20:24.339000Z | Lec. | Данное ПО содержит 12 различных моделируемых видов трафика: 8 реальных приложений и 4 ядра (ядра являются упрощением основной части приложения) [12] | false | true | false | |
1,941 | 2026-02-23T11:20:22.691000Z | 2026-02-23T11:20:22.691000Z | Lec. | Программы в SPLASH-2 | false | true | false | |
1,940 | 2026-02-23T11:20:20.943000Z | 2026-02-23T11:20:20.943000Z | Lec. | Все наборы данных и программы представлены ниже | false | true | false | |
1,939 | 2026-02-23T11:20:18.568000Z | 2026-02-23T11:20:18.568000Z | Lec. | В каждом из представленных бенчмарков есть заготовленный набор программ для симуляции различных приложений и ядер | false | true | false | |
1,938 | 2026-02-23T11:20:16.861000Z | 2026-02-23T17:00:38.257000Z | Lec. | Основными популярными бенчмарками при проектировании СтнК являются SPLASH-2 [12], PARSEC [13] и MCSL [14] | Основными популярными бенчмарками при проектировании СНК являются SPLASH-2 [12], PARSEC [13]. и MCSL [14] | false | true | true |
1,937 | 2026-02-23T11:20:14.778000Z | 2026-02-23T13:39:39.469000Z | Lec. | Бенчмарки СтнК – специализированное ПО для генерации трафика, воспроизведения его в HDL-модели и отслеживания показателей системы | Бенчмарки СНК – специализированное ПО для генерации трафика, воспроизведения его в HDL-модели и отслеживания показателей системы | false | true | true |
1,936 | 2026-02-23T11:20:13.013000Z | 2026-02-23T11:20:13.013000Z | Lec. | Трафик, генерируемый с помощью бенчмарков | false | true | false | |
1,935 | 2026-02-23T11:20:11.249000Z | 2026-02-23T13:48:35.133000Z | Lec. | Трафик, возникающий при работе приложений или выполнении специализированных задач | Трафик, возникающий при работе приложений или выполнении специализированных задач. | false | true | true |
1,934 | 2026-02-23T11:20:09.439000Z | 2026-02-23T13:50:04.746000Z | Lec. | Трафик, создаваемый при помощи специализированного ПО (бенчмарков); | Трафик, создаваемый при помощи специализированного программного обеспечения (бенчмарков); | false | true | true |
1,933 | 2026-02-23T11:20:07.690000Z | 2026-02-23T11:20:07.690000Z | Lec. | Реалистичные профили трафика дополнительно разделяются еще на две категории: | false | true | false | |
1,932 | 2026-02-23T11:20:05.038000Z | 2026-02-23T11:20:05.038000Z | Lec. | Реалистичные профили трафика | false | false | false | |
1,931 | 2026-02-23T11:20:03.576000Z | 2026-02-23T16:22:39.852000Z | Lec. | Классификация синтетических профилей трафика | Классификация синтетических профилей трафика | false | true | true |
1,930 | 2026-02-23T11:20:01.230000Z | 2026-02-23T11:20:01.230000Z | Lec. | Итоговая классификация синтетических профилей трафика, организованная в виде древа, приведена на рис. 5: | true | true | false | |
1,929 | 2026-02-23T11:19:59.035000Z | 2026-02-23T11:19:59.035000Z | Lec. | Трафик EFOS | false | false | false | |
1,928 | 2026-02-23T11:19:57.483000Z | 2026-02-23T11:19:57.483000Z | Lec. | Изображение данного типа трафика показано на рис. 4 | false | true | false | |
1,927 | 2026-02-23T11:19:55.594000Z | 2026-02-23T16:00:13.232000Z | Lec. | Данные от четных узлов одной части отправляются к ядрам из первой половины второй части, а от нечетных узлов к ядрам из второй половины | Данные от четных узлов одной части отправляются в ядра первой половины второй части, а от нечетных узлов - в ядра второй половины | false | true | true |
1,926 | 2026-02-23T11:19:53.988000Z | 2026-02-23T11:19:53.988000Z | Lec. | EFOS (even to first, odd to second; четный к первым, нечетный ко вторым) [11]: профиль трафика, используемый при разделении топологии на две части | false | false | false | |
1,925 | 2026-02-23T11:19:52.403000Z | 2026-02-23T17:56:27.284000Z | Lec. | В каждой из двух частей задается случайный однородный трафик, что в результате дает неоднородности во всей сети; | В каждой из двух частей сети задается случайный однородный трафик, что в результате дает неоднородность в каждой части сети. | false | true | true |
1,924 | 2026-02-23T11:19:50.740000Z | 2026-02-23T11:19:50.740000Z | Lec. | Symmetrically partitioned (симметрично разделенный) [10]: узлы в сети делятся на две равные части | false | true | false | |
1,923 | 2026-02-23T11:19:49.075000Z | 2026-02-23T16:32:09.547000Z | Lec. | Poisson (Пуассоновский) [9]: трафик, распределяющийся по закону Пуассона; | Пуассоновский [9]: трафик, распределяющийся по закону Пуассона | false | true | true |
1,922 | 2026-02-23T11:19:47.137000Z | 2026-02-23T13:25:48.449000Z | Lec. | Self-similar (самоподобный) [8]: трафик, копирующий сам себя (другое название: фрактальный); | Self-similar (самоподобный) [8]: трафик, копирующий сам себя (другое название: фрактал); | false | true | true |
1,921 | 2026-02-23T11:19:45.525000Z | 2026-02-23T11:19:45.525000Z | Lec. | Помимо перечисленных ранее синтетических профилей трафика существуют еще некоторые виды распространения данных в сети, которые нельзя отнести ни к одной из рассмотренных категорий: | false | true | false | |
1,920 | 2026-02-23T11:19:43.758000Z | 2026-02-23T11:19:43.758000Z | Lec. | Такая схема распространения трафика требуется редко, т.к. при увеличении количества ядер в топологии она становится критически сложной для обработки | false | true | false | |
1,919 | 2026-02-23T11:19:41.972000Z | 2026-02-23T11:19:41.972000Z | Lec. | К данной категории еще относятся модели all-to-one (все к одному) и all-to-all (все ко всем) | false | true | false | |
1,918 | 2026-02-23T11:19:40.280000Z | 2026-02-23T11:19:40.280000Z | Lec. | Широковещательный профиль трафика является ситуацией, при которой один источник отправляет пакеты во все остальные, то есть модель one-to-all (один ко всем) [7] | false | true | false | |
1,917 | 2026-02-23T11:19:38.469000Z | 2026-02-23T11:19:38.469000Z | Lec. | Broadcast (широковещательный) | false | true | false | |
1,916 | 2026-02-23T11:19:36.593000Z | 2026-02-23T13:27:08.466000Z | Lec. | Трафик tornado (а) и neighbor (б) | Трафик tornado и neighbor | false | true | true |
1,915 | 2026-02-23T11:19:34.836000Z | 2026-02-23T15:47:36.480000Z | Lec. | На рис. 3 представлено графическое представление данных профилей для частного случая, когда . а б | На рис. 3 представлено графическое представление данных профилей для частного случая, когда: а, б. | false | true | true |
1,914 | 2026-02-23T11:19:33.051000Z | 2026-02-23T11:19:33.051000Z | Lec. | Формула трафика neighbor (5):. , где – количество узлов в заданной топологии. (5) | false | true | false | |
1,913 | 2026-02-23T11:19:31.174000Z | 2026-02-23T11:19:31.174000Z | Lec. | Формула трафика tornado выглядит следующим образом (4):. . (4) | false | true | false | |
1,912 | 2026-02-23T11:19:29.353000Z | 2026-02-23T13:31:07.992000Z | Lec. | Распространенными вариациями такого трафика являются tornado и neighbor | Распространенными вариациями такого трафика являются торнадо и сосед | false | true | true |
1,911 | 2026-02-23T11:19:27.598000Z | 2026-02-23T11:19:27.598000Z | Lec. | Каждая цифра адреса получателя является функцией от цифры адреса отправителя | false | true | false | |
1,910 | 2026-02-23T11:19:25.837000Z | 2026-02-23T11:19:25.837000Z | Lec. | Существует сходство с предыдущим типом профилей трафика, но перестановки происходят не с битами двоичного представления адресов, а с цифрами в десятичной системе счисления | false | true | false | |
1,909 | 2026-02-23T11:19:23.843000Z | 2026-02-23T17:21:03.025000Z | Lec. | Digit permutations (перестановки цифр) | Дигитальные перестановки цифр | false | true | true |
1,908 | 2026-02-23T11:19:22.384000Z | 2026-02-23T11:19:22.384000Z | Lec. | Трафик shuffle (а) и transpose (б) | false | false | false | |
1,907 | 2026-02-23T11:19:20.804000Z | 2026-02-23T13:41:51.896000Z | Lec. | Трафик bit-complement (а) bit-reverse butterfly (б) и bit-rotation (в). а б | Трафик bit-complement, bit-reverse butterfly и bit-rotation. | false | true | true |
1,906 | 2026-02-23T11:19:19.221000Z | 2026-02-23T11:19:19.221000Z | Lec. | На рисунках ниже (рис. 1–2) показано графическое представление всех вариантов паттернов bit permutations на примере топологии «mesh» размером 4х4. а б в | false | true | false | |
1,905 | 2026-02-23T11:19:17.397000Z | 2026-02-23T13:38:22.450000Z | Lec. | В данных формулах – количество бит в адресе получателя | В данных формулах – количество бит в адресе получателя. | false | true | true |
1,904 | 2026-02-23T11:19:15.840000Z | 2026-02-23T11:19:15.840000Z | Lec. | Bit rotation | false | false | false | |
1,903 | 2026-02-23T11:19:14.224000Z | 2026-02-23T11:19:14.224000Z | Lec. | Bit-reverse (butterfly) | false | false | false | |
1,902 | 2026-02-23T11:19:12.670000Z | 2026-02-23T11:19:12.670000Z | Lec. | Bit complement | false | false | false | |
1,901 | 2026-02-23T11:19:11.173000Z | 2026-02-23T11:19:11.173000Z | Lec. | Варианты трафика bit permutations | false | true | false | |
1,900 | 2026-02-23T11:19:09.564000Z | 2026-02-23T13:38:44.068000Z | Lec. | Отдельного упоминания требует трафик butterfly [5,6]: он упоминается во многих источниках, как отдельный профиль, не относящийся к bit permutations, но он является профилем типа bit-reverse, у которого есть еще имя butterfly | Отдельного упоминания требует трафик Butterfly [5,6]: он упоминается во многих источниках, как отдельный профиль, не относящийся к bit permutations, но он является профилем типа bit-reverse, у которого есть еще имя butterfly. | false | true | true |
1,899 | 2026-02-23T11:19:08.022000Z | 2026-02-23T11:19:08.022000Z | Lec. | Все варианты такого трафика и их математические описания приведены в таблице (табл. 1) | false | true | false | |
1,898 | 2026-02-23T11:19:06.278000Z | 2026-02-23T11:19:06.278000Z | Lec. | Для профилей данного типа выполняются зависимости (2) и (3):. , (2). , (3). где – бит получателя с номером , – бит отправителя с номером | false | true | false | |
1,897 | 2026-02-23T11:19:04.529000Z | 2026-02-23T15:55:47.788000Z | Lec. | Bit permutations (перестановки битов) [1] | Битовые перестановки [1] | false | true | true |
1,896 | 2026-02-23T11:19:02.833000Z | 2026-02-23T11:19:02.833000Z | Lec. | Такой трафик возникает и при работе реальных приложений и наносит существенный ущерб быстродействию системы, т.к. горячие точки понижают эффективную пропускную способность сети [4] | false | true | false | |
1,895 | 2026-02-23T11:19:00.953000Z | 2026-02-23T11:19:00.953000Z | Lec. | Еще одним вариантом такого профиля является трафик «случайные горячие точки», при котором возникает множество горячих точек в разных местах сети | false | true | false | |
1,894 | 2026-02-23T11:18:59.311000Z | 2026-02-23T11:18:59.311000Z | Lec. | Такой трафик взят из примера реальной работы СтнК, где зачастую у одного из краев чипа находятся модули памяти или блоки GPIO, поэтому нагрузка на близлежащие ядра повышается и возникает активный край [3] | false | true | false | |
1,893 | 2026-02-23T11:18:57.451000Z | 2026-02-23T11:18:57.451000Z | Lec. | В реальных топологиях редко встречаются прямые вертикальные или горизонтальные линии, горячий край является набором из нескольких горячих точек | false | true | false | |
1,892 | 2026-02-23T11:18:55.867000Z | 2026-02-23T13:49:23.724000Z | Lec. | Деление на две группы многоточечных профилей Hotspot применяется только для топологий типа «mesh», где ядра расположены под прямым углом друг к другу | Деление на две группы многоточных профилей Hotspot применяется только для топологий типа «mesh», где ядра расположены под прямым углом друг к другу | false | true | true |
1,891 | 2026-02-23T11:18:54.296000Z | 2026-02-23T11:18:54.296000Z | Lec. | Horizontal (горизонтальный) | false | true | false | |
1,890 | 2026-02-23T11:18:52.651000Z | 2026-02-23T13:30:11.574000Z | Lec. | Vertical (вертикальный); | Вертикальный; | false | true | true |
1,889 | 2026-02-23T11:18:51.088000Z | 2026-02-23T11:18:51.088000Z | Lec. | Трафик с горячими краями бывает двух видов: | false | true | false | |
1,888 | 2026-02-23T11:18:49.584000Z | 2026-02-23T13:32:04.906000Z | Lec. | Center (центральная): активное ядро находится в центре топологии (имеет много соседей и равное расстояние до крайних точек) | Центр (центрального): активное ядро находится в центре топологии (имеет много соседей и равное расстояние до крайних точек) | false | true | true |
1,887 | 2026-02-23T11:18:47.846000Z | 2026-02-23T11:18:47.846000Z | Lec. | Internal (внутренняя): активное ядро находится не на грани топологии (имеет много соседей); | false | true | false | |
1,886 | 2026-02-23T11:18:46.169000Z | 2026-02-23T13:34:35.404000Z | Lec. | Corner (угловая): активное ядро находится на грани топологии (имеет мало соседей); | Corner (угловая): активное ядро находится на грани топологии (имеет мало соседей). | false | true | true |
1,885 | 2026-02-23T11:18:44.541000Z | 2026-02-23T11:18:44.541000Z | Lec. | Варианты с одной горячей точкой: | false | true | false | |
1,884 | 2026-02-23T11:18:42.794000Z | 2026-02-23T13:42:01.307000Z | Lec. | Разновидности трафика Hotspot делятся по количеству «привилегированных» узлов и их расположению | Разновидности трафика Hotspot делятся по количеству «привилегированных» узлов и их расположению. | false | true | true |
1,883 | 2026-02-23T11:18:41.116000Z | 2026-02-23T17:06:30.617000Z | Lec. | Возможны профили как с одной, так и с несколькими горячими точками, и даже с «горячими краями» | Возможны профили как с одной, так и с несколькими горячими точками, а также с «горячими зонами» | false | true | true |
1,882 | 2026-02-23T11:18:39.317000Z | 2026-02-23T11:18:39.317000Z | Lec. | Горячие точки (hotspots) – узлы с повышенным количеством входных пакетов [3] | false | true | false | |
1,881 | 2026-02-23T11:18:37.414000Z | 2026-02-23T11:18:37.414000Z | Lec. | Hotspot (горячая точка) | false | false | false | |
1,880 | 2026-02-23T11:18:35.874000Z | 2026-02-23T17:32:51.452000Z | Lec. | Выбор конкретных узлов и вероятностей не ограничен | Выбор конкретных узлов и вероятностей не ограничен. | false | true | true |
1,879 | 2026-02-23T11:18:34.273000Z | 2026-02-23T13:33:42.656000Z | Lec. | Взвешенный случайный трафик возникает, когда определенным узлам задается повышенная вероятность получения пакетов [2] | Случайный трафик возникает, когда определенным узлам задается повышенная вероятность получения пакетов. | false | true | true |
1,878 | 2026-02-23T11:18:32.492000Z | 2026-02-23T11:18:32.492000Z | Lec. | В случайном неоднородном трафике узлы, ближайшие к источникам данных, имеют высший приоритет, чем удаленные получатели | false | true | false | |
1,877 | 2026-02-23T11:18:30.932000Z | 2026-02-23T11:18:30.932000Z | Lec. | То есть выбор всех адресатов равновероятен | false | true | false | |
1,876 | 2026-02-23T11:18:29.233000Z | 2026-02-23T13:39:02.568000Z | Lec. | При случайном однородном трафике вероятность отправки пакета в каждое ядро равна (1) [1]:. , (1). где – вероятность отправки пакета в узел с номером ;. – количество узлов в топологии | При случайном одинаковый трафике вероятность отправки пакета в каждое узел равна (1) [1]:, (1). где – вероятность отправки пакета в узел с номером ;. – количество узлов в топологии | false | true | true |
1,875 | 2026-02-23T11:18:27.524000Z | 2026-02-23T15:59:36.090000Z | Lec. | Weighted random (взвешенный случайный) | Weighted random sampling | false | true | true |
1,874 | 2026-02-23T11:18:25.740000Z | 2026-02-23T11:18:25.740000Z | Lec. | Random Non-uniform (случайный неоднородный); | false | true | false | |
1,873 | 2026-02-23T11:18:24.105000Z | 2026-02-23T18:06:52.673000Z | Lec. | Random Uniform (случайный однородный); | Случайно-однородный. | false | true | true |
1,872 | 2026-02-23T11:18:22.566000Z | 2026-02-23T11:18:22.566000Z | Lec. | Существует три вида такого трафика: | false | true | false | |
1,871 | 2026-02-23T11:18:17.637000Z | 2026-02-23T11:18:17.637000Z | Lec. | Случайный трафик является одним из главных искусственных профилей | false | true | false | |
1,870 | 2026-02-23T11:18:15.803000Z | 2026-02-23T11:18:15.803000Z | Lec. | Random (случайные) | false | false | false | |
1,869 | 2026-02-23T11:18:14.443000Z | 2026-02-23T11:18:14.443000Z | Lec. | Синтетические профили трафика | false | true | false | |
1,868 | 2026-02-23T11:18:12.813000Z | 2026-02-23T11:18:12.813000Z | Lec. | Реалистичные профили возникают при работе реальных приложений или при выполнении программ, симулирующих определенные процессы | false | true | false | |
1,867 | 2026-02-23T11:18:11.118000Z | 2026-02-23T11:18:11.118000Z | Lec. | Синтетические профили искусственно созданы для тестирования сетей и теоретических расчетов; | false | true | false | |
1,866 | 2026-02-23T11:18:09.311000Z | 2026-02-23T11:18:09.311000Z | Lec. | Все существующие паттерны сетевого трафика в СтнК делятся на две крупные категории: | false | true | false | |
1,865 | 2026-02-23T11:18:07.637000Z | 2026-02-23T11:18:07.637000Z | Lec. | Обзор и классификация профилей трафика | false | true | false | |
1,864 | 2026-02-23T11:18:05.557000Z | 2026-02-23T11:18:05.557000Z | Lec. | Библиотека является универсальной, расширяемой и простой в применении | false | true | false | |
1,863 | 2026-02-23T11:18:03.846000Z | 2026-02-23T11:18:03.846000Z | Lec. | Такая библиотека позволила бы сократить усилия и увеличить возможности при тестировании СтнК, т.к. она позволяет быстро загружать разные виды трафика и наглядно изучать планируемые нагрузки на графиках | false | true | false | |
1,862 | 2026-02-23T11:18:01.956000Z | 2026-02-23T13:50:42.107000Z | Lec. | Одной из целей работы является создание библиотеки функций для генерации синтетических паттернов и их переноса на реальные системы | Одной из целей работы является создание библиотеки функций для генерации синтетических паттернов и их перенос на реальные системы. | false | true | true |
1,861 | 2026-02-23T11:18:00.217000Z | 2026-02-23T11:18:00.217000Z | Lec. | Данная область имеет высокую актуальность и позволяет создавать новые профили трафика | false | true | false | |
1,860 | 2026-02-23T11:17:58.438000Z | 2026-02-23T11:17:58.438000Z | Lec. | Предлагается несколько новых вариантов распределения трафика и способов его генерации при помощи нейронных сетей | false | true | false | |
1,859 | 2026-02-23T11:17:56.814000Z | 2026-02-23T11:17:56.814000Z | Lec. | Показаны их преимущества и недостатки и сделаны предположения о дальнейшем развитии данной области | false | true | false | |
1,858 | 2026-02-23T11:17:55.102000Z | 2026-02-23T17:15:02.695000Z | Lec. | В работе приводится обзор существующих бенчмарков для СтнК (программ для вычисления производительности сетей и оценки их масштабируемости) | В работе приводится обзор существующих бенчмарков для Сетей Классификации (программ для вычисления производительности сетей и оценки их масштабируемости) | false | true | true |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.